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Enregistrement W7120783506

Prevalence of motor delay and associated factors in children with congenital heart disease: a systematic review

2022· dissertation· pt· W7120783506 sur OpenAlexaboutno aff
Luyne Lopes Salvi

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2022
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToddlerMotor activityBayley Scales of Infant DevelopmentMotor skillQuality of life (healthcare)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUÇÃO: As cardiopatias congênitas (CCs) tem grande prevalência mundial (8:1.000 nascidos vivos), na maioria dos casos a intervenção cirúrgica é necessária e consequentemente o internamento na Unidade de Terapia Intensiva. Há grande risco de comprometimento no desenvolvimento motor no pós-cirúrgico de correção cardíaca. Existem instrumentos padronizados para avaliação do desenvolvimento infantil, entre eles se destacam: a Bayley Scales of Infants and Toddler Development (Bayley), o Denver Developmental Screening Test (DDST) e a Alberta Infant Motor Scales (AIMS). OBJETIVOS: Verificar a prevalência do atraso motor em crianças cardiopatas de 0 a 6 anos de idade, os fatores associados ao DM atípico. MÉTODOS: A pesquisa foi realizada em sete bases de dados eletrônicos do início das bases de dados até dezembro de 2021, três autores de forma independentes fizeram a seleção quanto a inclusão e extração de dados dos estudos. A qualidade dos estudos foi avaliada usando a Ferramenta de Avaliação de Qualidade do National Institutes of Health (NIH), validada de acordo com o desenho dos estudos, por dois revisores independentes. Foi realizada a meta-análise para analisar a prevalência geral de atraso motor em crianças cardiopatas e as que foram submetidas e não submetidas a cirurgia de correção cardíaca. Os dados foram analisados por meio do software Jamovi. O modelo de efeito randomizado de proporção foi realizado utilizando a análise DerSimonian-Laird. A heterogeneidade foi realizada e analisada com o I2 e interpretados (valores <25% considerados baixos, entre 50-75% moderados e >75% altos). A concordância com relação à qualidade dos estudos foi verificada pelo índice Kappa. RESULTADOS: Trinta e nove estudos (65% coortes) foram incluídos, predominantemente dos Estados Unidos (9) e envolveram 2.057 participantes com CCs. Para calcular a prevalência global do atraso motor, foram analisados 19 estudos envolvendo 1.142 participantes. A estimativa geral da prevalência de atraso motor nessa população foi de 37% [IC 95%: 27-48; P<0,001]. A heterogeneidade foi de 96,1% P<0,001. Dos pacientes que foram submetidos à cirurgia cardíaca 42% [IC 95%: 27-58; P<0,001] apresentaram atraso motor. A heterogeneidade foi de 96,23% P<0,001. Os pacientes que não fizeram cirurgia cardíaca demonstraram uma prevalência mais baixa de atrasos motores 29% [IC 95%: 20-39; P<0,001]. A heterogeneidade foi de 76,6% P<0,001. A prevalência do uso de circulação extracorpórea foi identificada em três estudos, a prevalência foi de 62% [IC 95%: 42- 82; P<0,001]. A heterogeneidade foi de 87,8% P<0,001. A variabilidade na amostragem e na metodologia entre os estudos revisados é a limitação mais importante desta revisão. CONCLUSÃO: Crianças com CCs diversas apresentam risco de atraso motor. Existem fatores que contribuem para uma maior prevalência de risco de atraso: idade da criança, peso, anormalidades hemodinâmicas, oxigenação cerebral, comorbidades, tipo da CC, cirúrgia, hospitalização, o uso de ventilação mecânica (VM) e circulação extracorpórea (CEC), a condição socioeconômica e a educação familiar. Os instrumentos validados utilizados para avaliar o desenvolvimento são muito variados, bem como os tipos de cardiopatias. O diagnóstico precoce das cardiopatias e do atraso motor são essenciais para minimizar os comprometimentos nessa população

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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